大數據是怎么知道你去過(guò)新發(fā)地的？

　　“經(jīng)過(guò)全市大數據分析，您可能在5月30日（含）以后去過(guò)新發(fā)地批發(fā)市場(chǎng)……”隨著(zhù)新發(fā)地市場(chǎng)新冠源頭被鎖定，近日來(lái)，大數據篩查，成為不少北京市民在朋友圈中熱議的話(huà)題

　　一組數據顯示，截止6月17日，在行動(dòng)軌跡一致的情況下，利用大數據分析相關(guān)風(fēng)險人群位置和路徑，北京用了短短幾天時(shí)間，就“找”出了30多萬(wàn)人進(jìn)行核酸檢測。與年初武漢疫情爆發(fā)初期大數據分析人口流動(dòng)相比，此次北京的“大數據篩查”，無(wú)疑體現了更高的技術(shù)含量，和更好的時(shí)效性，對疫情處置發(fā)揮了不可小覷的作用。

圖片顯示了5月29到6月12日到訪(fǎng)過(guò)新發(fā)地的人群，發(fā)現2430人到訪(fǎng)新發(fā)地市場(chǎng)并離開(kāi)北京，其中有91人到訪(fǎng)上海。圖表還詳細列出了這2000多人到訪(fǎng)過(guò)的其他城市，包括廊坊、保定、天津等。（圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò )）

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三種手段鎖定新發(fā)地接觸者

　　從6月15日以來(lái)，不少路過(guò)或者去過(guò)新發(fā)地的北京市民，都接到了短息或者是社區電話(huà)，表示通過(guò)大數據篩查，確認被調查者近期去過(guò)或者路過(guò)新發(fā)地市場(chǎng)，要求如實(shí)填報信息，并盡快進(jìn)行核酸檢測。

　　那么，什么是“大數據篩查”？大數據又是怎樣找到新發(fā)地的路過(guò)者呢？大數據在此次疫情防控中起到了什么作用？

　　大數據，顧名思義其實(shí)就是海量、大量的資料，這些資料來(lái)源于隨時(shí)產(chǎn)生的數據；而大數據又分為狹義和廣義兩種；狹義的大數據包括個(gè)人私人信息、購物習慣、閱讀習慣等個(gè)人畫(huà)像；而廣義的大數據則是針對社會(huì )或者企業(yè)的，例如電商利用大數據分析顧客購物習慣，做好需求預測，提前布局好倉庫存儲等等。

　　顯而易見(jiàn)的是，此次新發(fā)地的“大數據篩查”，就是廣義大數據與狹義大數據的一次有機融合，也是海量存儲和快速檢索技術(shù)的一次良好利用。

　　盡管官方并未公布大數據篩查的具體方法，但中科曙光大數據總工程師首席科學(xué)家、存儲產(chǎn)品事業(yè)部副總經(jīng)理宋懷明博士分析認為，北京之所以能夠實(shí)現利用大數據快速排查篩選新發(fā)地到訪(fǎng)者，有三種技術(shù)路徑可以實(shí)現。

　　首先是基于手機移動(dòng)數據確定位置信息，也叫基源定位方法，這是最常用的方法，也是此次新發(fā)地大數據篩查當中，效率最高的手段：不過(guò)基源并不是GPS，而是通過(guò)手機基站，與GPS使用時(shí)才打開(kāi)不同，手機會(huì )自動(dòng)連接到距離最近的信號發(fā)射塔，手機的所有活動(dòng)，都能通過(guò)包含基站信息的信令數據信號發(fā)射塔篩查回溯，這為追蹤使用者的位置定位及路徑追蹤，提供了真實(shí)準確的第一手數據。

　　其次是通過(guò)社會(huì )交往信息分析，這并不是指通過(guò)社交軟件信息判斷，而是結合已有數據，通過(guò)電話(huà)調查、摸排走訪(fǎng)等方式，最終形成相對可靠的數據信息，也可以在短時(shí)間內篩選出哪些人在新發(fā)地工作、哪些人曾經(jīng)去過(guò)新發(fā)地、他們這幾天密切接觸了什么人等等。

　　第三種方法是可以通過(guò)物品信息確認，此次新發(fā)地篩查過(guò)程中，除了對經(jīng)過(guò)者、密切接觸者的篩查，也排查了不少物品和貨品，在這個(gè)過(guò)程當中，通過(guò)對特定攜帶病毒物品的路徑和接觸者追蹤，同樣可以作為排查查找到新發(fā)地密切接觸者的依據之一。但宋懷明強調，這種篩查方法的數據可能并不完全，而新發(fā)地是否真的利用查物的方法尋找接觸者，目前也不能完全確定。

　　在官方正式回應以外，此前網(wǎng)上還流傳著(zhù)一種是說(shuō)法“支付寶和微信提供數據，鎖定35萬(wàn)人，幫助病毒篩查”但這則消息很快就被兩方進(jìn)行了官方辟謠。

　　對此，宋懷明認為，通過(guò)二維碼獲取交易記錄，可以確定交易用戶(hù)位置。但對于交易用戶(hù)的行動(dòng)路徑追蹤，無(wú)論是支付寶和微信都無(wú)法實(shí)現。此外，新發(fā)地作為農產(chǎn)品大宗批發(fā)市場(chǎng)，還有很多其他交易方式是通過(guò)線(xiàn)上轉賬或者現金的方式進(jìn)行，因此支付寶微信數據，最多只能在大數據篩查當中起到一定的輔助作用。

技術(shù)革新

大數據助力流行病精準防控

　　除了篩查接觸到訪(fǎng)者，此次新發(fā)地疫情當中，大數據還起到了怎樣的作用？中國疾控中心首席專(zhuān)家吳尊友告訴北京科技報記者，在他看來(lái)，此次北京新發(fā)地新冠疫情過(guò)程中，大數據至少發(fā)揮了兩方面作用：一是將早期病例精準鎖定到新發(fā)地市場(chǎng)，及時(shí)發(fā)現傳染源，為疾病控制贏(yíng)得了寶貴的時(shí)間。

　　二是對發(fā)現疫情以后，在去過(guò)高風(fēng)險地區向外流動(dòng)的人員的了解“包括暴露于環(huán)境，和接觸的人員，和密切接觸者，在北京的分布，以及留出北京的情況，對于發(fā)現潛在感染者，阻斷傳播，起到了非常大的作用?！?/p>

　　實(shí)際上，不僅是北京新發(fā)地，在此次新冠肺炎疫情過(guò)程中，尤其是年初武漢疫情爆發(fā)之時(shí)，大數據篩查和分析，就對于疾病防控起到了相當重要的作用。

北京此次做到了精準分級，沒(méi)有‘一刀切封城’，而以街道為單位劃分風(fēng)險等級，進(jìn)行分級管控，大數據起到了關(guān)鍵的作用

　　疫情爆發(fā)之后，數家科技互聯(lián)網(wǎng)公司陸續通過(guò)數據和技術(shù)能力，給全社會(huì )提供了大量數據支撐；例如百度的遷徙數據，精準計算出離開(kāi)武漢和滯留武漢的人數，為政府防控提供了決策參考；再比如12306票務(wù)平臺，利用實(shí)名制售票的大數據優(yōu)勢，及時(shí)配合地方政府及各級防控機構，第一時(shí)間提供了確診病人車(chē)上密切接觸者信息。

　　此外，利用大數據技術(shù)實(shí)現信息共享、快速查詢(xún)，很多媒體平臺和互聯(lián)網(wǎng)平臺紛紛開(kāi)辟了新冠肺炎動(dòng)態(tài)更新、疫情展示和辟謠功能，使用者在魚(yú)龍混雜的信息當中回歸理性，讓權威信息“跑”在謠言前面，及時(shí)安撫了公眾情緒，從另一個(gè)層面“抑制”了病毒蔓延。

　　在預防層面，針對人員聚集可以進(jìn)行預警；在擴散源頭方面，把數學(xué)模型和人員社交特征結合，可以很好分析擴散路徑與速度，制定更有針對性的對策與措施“北京此次做到了精準分級，沒(méi)有‘一刀切封城’，而以街道為單位劃分風(fēng)險等級，進(jìn)行分級管控?！彼螒衙髡J為，這都是大數據起到了重要的作用。

　　與國內相比，在大數據預測分析流行病方面，國外已經(jīng)有了比較成熟的探索和實(shí)踐，早在2008年，谷歌便發(fā)布了“Google Flu Trends”（谷歌流感趨勢），利用關(guān)鍵詞追蹤技術(shù)搜集數據，如果在某一地區的某一時(shí)間段內，有大量關(guān)于流感、發(fā)熱、感冒等關(guān)鍵詞的搜索，就表明此地存在潛在的感染人群，需要引起相關(guān)部門(mén)的重視。

谷歌曾經(jīng)開(kāi)發(fā)了軟件，利用大數據分析流感趨勢，但最終以失敗告終（圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò )）

　　2009年，墨西哥爆發(fā)的豬流感，研究人員也曾利用通信數據監測，從而獲取公眾對于政府發(fā)布的健康預警信息的反應，以指導有關(guān)部門(mén)更好調整政策；2014年埃博拉疫情在西非爆發(fā)，研究人員同樣基于手機通信數據建模，對傳染病的流行進(jìn)行了判斷與分析。

　　不難發(fā)現，有了大數據+人工智能加持的公共衛生領(lǐng)域：一方面在行動(dòng)效率上更高更快，有效減緩了傳染病的傳播與擴散；另一方面，同樣可以起到，提供預測與分析的重要作用。

未雨綢繆

大數據應用如何“更高、更快、更強”？

　　新冠疫情情暴發(fā)后，大數據在疫情排查等方面得到迅速應用，國內各領(lǐng)域、行業(yè)、機構、部門(mén)紛紛利用大數據技術(shù)，加強互聯(lián)互通，加速了整個(gè)社會(huì )力量的整合，對疫情處置發(fā)揮了不可小覷的作用。

　　但大數據應用并非完美體，隨著(zhù)疫情應對的深入，它也暴露出了不少短板，和仍需提高完善的之處。

　　首先是準確性問(wèn)題，從目前的技術(shù)水平來(lái)看，大部分城市的大數據應用，聚焦在城市日常生活管理場(chǎng)景、基礎保障場(chǎng)景，例如在金融領(lǐng)域、安防領(lǐng)域、交通規劃領(lǐng)域等等；但在疫情期間，需要尋求解決方案的“突發(fā)公共衛生事件場(chǎng)景”，不可控的因素較多，很容易讓一些常規算法暴露短板，甚至出現數據不準確的問(wèn)題。

　　例如此次新發(fā)地防疫過(guò)程當中，由于大數據信息無(wú)法準確分辨“去過(guò)”和“路過(guò)”新發(fā)地市場(chǎng)的區別，加上可操作時(shí)間較短，最終出現了“一刀切”的情況，有些乘坐公共交通工具途徑新發(fā)地的市民，也收到了要求進(jìn)行核酸檢測的短信或通知，讓人頗感意外。

　　對此吳尊友認為，大數據篩查過(guò)程當中，由于時(shí)間較短，精力有限，的確存在一些錯誤判斷的情況，有些沒(méi)有危險暴露的市民，也被要求填寫(xiě)信息檢測核酸“但數量只是一小部分，目前首要任務(wù)還是控制疫情，未來(lái)還有改進(jìn)提高的空間?！?/p>

　　宋懷明也認為，除了發(fā)短信以外，排篩查的手段也包括打電話(huà)、上門(mén)走訪(fǎng)和自我填報等等，目的就是為了最大程度減少在突發(fā)公衛事件當中，大數據應用的不準確性和不確定因素。

　　其次是大數據決策問(wèn)題，宋懷明表示，從實(shí)際效果來(lái)看，大數據目前的作用，更多地依然停留在分析和輔助決策方面，只有很少一部分能夠進(jìn)行自動(dòng)決策“從數據角度來(lái)看，這樣的做法是更科學(xué)的，但從時(shí)間和效率來(lái)看，這樣的手段依然有較大待提升提高空間?！?/p>

出于防控需要，很多人的個(gè)人信息被“暴露”在A(yíng)PP、小程序或是登記單、記錄本當中，哪些是合理采集，哪些又屬于過(guò)度采集，如果個(gè)人信息泄露了怎么辦？目前依然有待商榷（圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò )）

　　在數據立法、數據安全方面，相關(guān)法律法規也不夠健全：記者了解到，國家層面目前還沒(méi)有出臺針對公共數據管理的法律法規，省市層面也基本處于各自為戰的局面，一些地方出臺了法律條例，一些地方僅僅出臺了規章辦法，還有一些地方并未就此立法。

　　這在無(wú)形中給數據安全和個(gè)人隱私性，帶來(lái)了不確定因素——疫情期間，多地出現了個(gè)人隱私泄露事件，引發(fā)了公眾的擔憂(yōu)；出于防控需要，很多人的個(gè)人信息被“暴露”在A(yíng)PP、小程序或是登記單、記錄本當中，哪些是合理采集，哪些又屬于過(guò)度采集，如果個(gè)人信息泄露了怎么辦？目前依然有待商榷，

　　實(shí)際上，加強信息共享，消除信息孤島，同時(shí)做好個(gè)人隱私和數據安全的保護，不僅對當下抗擊疫情至關(guān)重要，對實(shí)現政府決策科學(xué)化、社會(huì )治理精準化、公共服務(wù)高效化也有巨大的推動(dòng)作用。

　　“未來(lái)要著(zhù)力規范數據的所有權、使用權和使用規范，要保護好公眾的隱私和數據安全?！彼螒衙鲝娬{，有關(guān)部門(mén)既要把握好公眾知情權，與保護公眾隱私之間的關(guān)系“也要盡可能的把公眾關(guān)心的數據全面、及時(shí)、準確地發(fā)布出來(lái)，并充分調動(dòng)社會(huì )力量積極參與，形成大數據共享的合力”。